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@@ -7,6 +7,9 @@ classifier = pipeline(task="zero-shot-classification", model="facebook/bart-larg
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  # Función para analizar los sentimientos de una lista de textos
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  def analyze_sentiments(texts):
 
 
 
10
  positive, negative, neutral = 0, 0, 0
11
  for text in texts:
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  results = classifier(text, ["positive", "negative", "neutral"], multi_label=True)
@@ -51,4 +54,4 @@ demo = gr.Interface(
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  description="Porcentaje de comentarios positivos, negativos y neutrales"
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  )
53
 
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- demo.launch()
 
7
 
8
  # Función para analizar los sentimientos de una lista de textos
9
  def analyze_sentiments(texts):
10
+ if not texts:
11
+ return 0.0, 0.0, 0.0 # Manejar el caso donde no hay textos para analizar
12
+
13
  positive, negative, neutral = 0, 0, 0
14
  for text in texts:
15
  results = classifier(text, ["positive", "negative", "neutral"], multi_label=True)
 
54
  description="Porcentaje de comentarios positivos, negativos y neutrales"
55
  )
56
 
57
+ demo.launch()